攻读学位研究计划
一． 研究方向
今年经过保研复试我拿到了研究生的免推资格，然后接下来的日子开始确立研究的方向，在众多的方向中我选择了大数据分析算法与研究这个方向。众所周知，现在是大数据时代，各大网站和运营商拥有庞大的用户资料库，这些资料的重要性不言而喻，然而如何从众多的信息中提取我们感兴趣的部分是一个严峻的问题，这就涉及到了大数据的分析，如何科学有效地建立一个系统平台或者一种高效率的算法是非常迫切的，所以我希望在硕士时期投入到这项工作中去。
二． 研究目的
数据分析算法的研究目的有很多种，一种是为了建立一个高效、平稳的系统平台，让非专业人士也能运用这个平台得到自身想要的结果；另一种是为各个大型的公司如淘宝，中国移动开发的，因为这些大公司往往有巨大的用户信息，如淘宝的用户评论和商家的成交记录，如果一个商家要向银行贷款，通过对商家的月成交记录等数据的分析能够判断该商家是否有还款能力，这样的评估往往很复杂，考虑到的数据信息非常多，这时候用数据分析平台就会简化很多。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。总而言之，数据分析算法的研究是为了让这个社会的大量信息变得有用，从信息中创造价值。
三． 知识储备
大数据的算法研究与开发是一项很有技术含量的工作，所以其需要大量的知识储备。其中比较重要的有两项：数学和编程。数学是一切学科的基础，数据分析时我们要用到一些概率统计的知识，在实际问题解决时会涉及数学建模，有时对未来发展趋势的预测会用到随机过程中的一些概念如：马尔科夫链。关于编程的重要性不用多说，做系统开发和算法研究首先要有良好的编程基础，包括c语言和数据结构，对一些简单算法的理解等，除此以外还有数据库的知识也是相当重要，数据的分析和统计势必会建立一个庞大的数据库，如果运用数据库的能力较好做起工作来回事半功倍，在这方面我会努力地去学习。还有数据挖掘这门选修课在大三的时候没有选到它，数据挖掘应该是这个方向的必备知识，在课下会自学一下。
四．研究计划
1. 在硕士期间先学好各项专业课，在实验室里多和师兄师姐探讨遇到的难题
2. 在业余时间自学一部分技能，一些专业软件的使用如hadoop
3. 硕士一年级由于自身实践经验不足，还不能完全的完成一整套任务。先看一些有关算法研究的书籍，通过前人的研究成果来思考现在的适用性再多加改进。
4. 硕士二年级要达到熟练使用各种语言和工具的程度，这时了解整个开发的流程并能做到一些简单的系统开发
5. 硕士三年级时要对整个硕士期间学到的知识进行深思和综合，提炼出自己的想法，对数据分析算法的各种问题游刃有余。
攻读学位研究计划
一． 研究方向
今年经过保研复试我拿到了研究生的免推资格，然后接下来的日子开始确立研究的方向，在众多的方向中我选择了大数据分析算法与研究这个方向。众所周知，现在是大数据时代，各大网站和运营商拥有庞大的用户资料库，这些资料的重要性不言而喻，然而如何从众多的信息中提取我们感兴趣的部分是一个严峻的问题，这就涉及到了大数据的分析，如何科学有效地建立一个系统平台或者一种高效率的算法是非常迫切的，所以我希望在硕士时期投入到这项工作中去。
二． 研究目的
数据分析算法的研究目的有很多种，一种是为了建立一个高效、平稳的系统平台，让非专业人士也能运用这个平台得到自身想要的结果；另一种是为各个大型的公司如淘宝，中国移动开发的，因为这些大公司往往有巨大的用户信息，如淘宝的用户评论和商家的成交记录，如果一个商家要向银行贷款，通过对商家的月成交记录等数据的分析能够判断该商家是否有还款能力，这样的评估往往很复杂，考虑到的数据信息非常多，这时候用数据分析平台就会简化很多。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。总而言之，数据分析算法的研究是为了让这个社会的大量信息变得有用，从信息中创造价值。
三． 知识储备
大数据的算法研究与开发是一项很有技术含量的工作，所以其需要大量的知识储备。其中比较重要的有两项：数学和编程。数学是一切学科的基础，数据分析时我们要用到一些概率统计的知识，在实际问题解决时会涉及数学建模，有时对未来发展趋势的预测会用到随机过程中的一些概念如：马尔科夫链。关于编程的重要性不用多说，做系统开发和算法研究首先要有良好的编程基础，包括c语言和数据结构，对一些简单算法的理解等，除此以外还有数据库的知识也是相当重要，数据的分析和统计势必会建立一个庞大的数据库，如果运用数据库的能力较好做起工作来回事半功倍，在这方面我会努力地去学习。还有数据挖掘这门选修课在大三的时候没有选到它，数据挖掘应该是这个方向的必备知识，在课下会自学一下。
四．研究计划
1. 在硕士期间先学好各项专业课，在实验室里多和师兄师姐探讨遇到的难题
2. 在业余时间自学一部分技能，一些专业软件的使用如hadoop
3. 硕士一年级由于自身实践经验不足，还不能完全的完成一整套任务。先看一些有关算法研究的书籍，通过前人的研究成果来思考现在的适用性再多加改进。
4. 硕士二年级要达到熟练使用各种语言和工具的程度，这时了解整个开发的流程并能做到一些简单的系统开发
5. 硕士三年级时要对整个硕士期间学到的知识进行深思和综合，提炼出自己的想法，对数据分析算法的各种问题游刃有余。